BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Выполните перекрестную проверку по numberOfFolds сверткам data, установив estimatorи уважая samplingKeyColumnName при условии. Затем оцените каждую вложенную модель labelColumnName и верните CalibratedBinaryClassificationMetrics объект, который включает метрики на основе вероятностей для каждой под модели. Каждая вложенная модель оценивается на свертывание перекрестной проверки, которую она не видела во время обучения.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> CrossValidate (Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);

member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of CalibratedBinaryClassificationMetrics))

Параметры

data

IDataView

Данные для выполнения перекрестной проверки.

estimator

IEstimator<ITransformer>

Оценщик для соответствия.

numberOfFolds

Int32

Количество сверток перекрестной проверки.

labelColumnName

String

Столбец меток (для оценки).

samplingKeyColumnName

String

Имя столбца, используемого для группировки строк. Если два примера имеют одинаковое значение samplingKeyColumnName, они гарантированно будут отображаться в одном подмножестве (обучение или тестирование). Это можно использовать для обеспечения отсутствия утечки меток из поезда в тестовый набор. Если null группирование строк не будет выполнено.

seed

Nullable<Int32>

Начальное значение генератора случайных чисел, используемого для выбора строк для сверток перекрестной проверки.

Возвращаемое значение

IReadOnlyList<CrossValidationResult<CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

Результаты по сверткам: метрики, модели, оцененные наборы данных.